Abstrak—Pentingnya  peran  jalan  bagi  pertumbuhan  ekonomi masyarakat  serta  menjadi  akses  penghubung  bagi  pembangunan mengakibatkan  pemerintah  daerah  harus  lebih  memperhatikan dan  tanggap  terhadap  kerusakan  jalan.  Saat  ini,  pemantauan kerusakan  jalan  masih  berdasarkan  laporan  dari  masyarakat. Sedangkan  untuk  pemeliharaan  dibutuhkan  waktu  yang  lama dan  kurang  efisien  untuk  mendeteksi  permukaan  jalan  yang mengalami  kerusakan.  Pada  penelitian  ini,  Light  Detection  and Ranging  (LIDAR)  digunakan  untuk  memindai  suatu  objek  guna mengetahui  tingkat  kekasaran  permukaan  jalan  berdasarkan pembacaan  jarak.  Metode  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk memvisualisasi  permukaan  tersebut  dalam  bentuk  tiga  dimensi. Dari  hasil  pembacaan  jarak  tersebut  dapat  digunakan  sebagai nilai  kedalaman  permukaan.  Metode  standar  deviasi  digunakan untuk  mengetahui  sebaran  data  hasil  pemindaian.  Semua peralatan  dalam  penelitian  ini  dikendalikan  oleh  mikrokontroler Arduino  Due.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa peralatan yang dibuat ini dapat membedakan dan menggambarkan  permukaan  jalan  yang  halus,  kasar,  dan berlubang.
Kata Kunci—Arduino Due, Kekasaran permukaan jalan, LIDAR, Standar deviasi.

## I. PENDAHULUAN
ALAN  merupakan  sarana  umum  untuk  menunjang transportasi  dan  digunakan  sehari-hari  dalam  kehidupan manusia.  Pentingnya  penggunaan  jalan  mengakibatkan  sering terjadinya  distorsi  atau  kerusakan.  Rusaknya  jalan  bisa diakibatkan  oleh  kecelakaan,  kelebihan  beban,  dan  bencana alam  seperti  gempa  bumi  atau  tanah  longsor.  Kerusakan jalan dapat  mengakibatkan  terhambatnya  aktifitas  masyarakat sekitar  bahkan  terjadinya  kecelakaan.  Beberapa  cara  untuk mengatasi  kerusakan  jalan  tersebut  adalah  dengan  melakukan pemeliharaan  berkala  dan  memantau  setiap  titik  kerusakan jalan.  Saat ini pemantauan kerusakan jalan masih berdasarkan laporan  dari  masyarakat.  Sedangkan  untuk  pemeliharaan dibutuhkan  waktu  yang  cepat  dan  penanganan  akurat  untuk mendeteksi jalan yang akan mengalami kerusakan.
Studi  kasus  tentang  mendeteksi  kerusakan  jalan  pernah dilakukan  oleh Google dengan  menggunakan  sensor  getaran pada mobil. Data Global Positioning System (GPS) digunakan untuk mendapatkan data lokasi. Namun, sensor getaran belum mampu  untuk  memvisualisasi  bentuk  permukaan  tersebut. Untuk  mengatasi  masalah tersebut maka dibutuhkan alat yang detail  dalam  mendeteksi  tingkat  kekasaran  permukaan  jalan dan  dapat  divisualisasi  agar  dapat  diketahui  pola  atau  bentuk permukaan  tersebut.  Metode Radio  Detection  and  Ranging (RADAR)  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  tingkat
kekasaran  permukaan  jalam.  Namun,  resolusi  jangkuannya dibatasi oleh bandwidth sinyal.
Untuk  menanggulangi  permasalahan  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  digunakanlah  metode Light  Detection  and Ranging (LIDAR).  Prinsip  kerja  metode  ini  adalah mendapatkan  data  tridimensional  suatu  objek  dan  juga menangkap  nilai  intensitas  pantulan  dari  suatu  objek.  Metode ini  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  kekasaran  ruas permukaan  jalan  dengan  tingkat  resolusi  dan  akurasi jangkauan yang tinggi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. LIDAR
Metode LIDAR merupakan sebuah metode untuk mengukur suatu  lingkungan/objek  berdasarkan  jarak  oleh  cahaya  laser. Metode ini dapat digunakan dalam segala kondisi pencahayaan.  Metode  LIDAR dapat secara akurat memetakan 3  dimensi  bahkan  dalam  jarak  jauh  [1].  Metode  LIDAR memiliki presisi yang tinggi untuk pengukuran jarak, sehingga dapat  digunakan  pada  banyak  aplikasi  yang  menyangkut tentang  kecepatan,  akurasi,  dan  kepadatan  data.  Metode LIDAR  ini  memiliki  keunggulan  dibanding  dengan  teknologi RADAR  maupun Sound  Navigation  and  Ranging (SONAR) [2] .
Gambar 1. Diagram blok LIDAR [1].
Prinsip  utama  dari  metode  LIDAR  adalah  dengan memancarkan  pulsa  cahaya  dan  kemudian  menerima  kembali pulsa  cahaya  yang  telah  dipantulkan,  ditunjukkan  pada Gambar  1. Pantulan dari pulsa cahaya yang dipancarkan akan lebih  besar  apabila  permukaan  target  atau  permukaan  objek yang terkena pancaran LIDAR memilki faktor reflektansi yang lebih tinggi [3].

## B. Arduino Due
Arduino Due adalah sebuah board atau papan mikrokontroler berdasarkan pada CPU Atmel SAM3X8E ARM Cortex-M3 , ditunjukkan pada gambar 2. Board ini memiliki 54

## Sistem Pendeteksi Tingkat Kekasaran Permukaan Jalan Menggunakan LIDAR dan Arduino Due
Luthfi Drajanta dan Muhammad Rivai
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : muhammad_rivai@ee.its.ac.id
J
pin  input  /  output  digital.  Output  PWM  berjumlah  12,  input analog berjumlah 12, UART (port serial hardware ) berjumlah 4, kecepatan clock sebesar 84 MHz, koneksi untuk USB OTG ( On The Go ), 2 buah pin digital -to-analog converter (DAC), 2 buah  pin  TWI,  header  SPI,  header  JTAG,  tombol  reset  dan tombol  hapus  [4].  Arduino  Due  bekerja  pada  tegangan  3.3 volt.  Apabila  diberikan  tegangan  melebihi  3.3  volt  akan berdampak pada rusaknya pin-pin pada papan mikrokontroler. Selain  itu  untuk  mengunggah  kode  program,  Arduino  Due bergantung  pada bossac ,  sedangkan  untuk  Arduino  lainnya menggunakan avrdude .  Jenis  mikrokontroler  ini  sering digunakan untuk aplikasi yang membutuhkan kecepatan tinggi [5].
Gambar 2.  Modul mikrokontroler Arduino Due.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Perancangan Mekanik
Perancangan  mekanik  pada  penelitian  ini  berfokus  kepada desain  dari  antarmuka  atau interface pada  penempatan mikrokontroler dan berbagai sensor, ditunjukkan pada gambar 3  dan  4.  Desain  mekanik  dibuat  sekecil  mungkin  agar  tripod tidak terlalu terbebani terlalu berat.

## B. Perancangan Perangkat Keras
Diagram  blok  perangkat  keras  sistem  ditunjukkan  pada Gambar  5.  Mikrokontroler  yang  digunakan  sebagai  unit pengolah  data  yaitu  Arduino  Due.  Sedangkan  sensor  yang digunakan  adalah  modul  TFmini LIDAR  dan  GPS  UBLOX NEO-M8N.
Gambar 4. Desain mekanik tampak samping.
Modul  LIDAR  digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan jarak pada permukaan jalan, sedangkan GPS digunakan untuk mengetahui  koordinat longitude dan latitude sehingga  dapat diketahui  lokasinya  [6][7][8],  dan  [9].  Untuk  menggerakkan modul  LIDAR  menggukanan  2  buah  servo  yang  dapat bergerak  secara picth (horisontal) dan yaw (vertikal)  [10]. Sumber  tegangan  dari  mikrokontroler  dan  berbagai  modul diperoleh  dari  baterai  lipo  yang  telah  diturunkan  tegangannya terlebih dahulu menggunakan modul buck-converter .
Gambar 5. Diagram blok perangkat keras sistem.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar 6. Diagram alir pembacaan data.
Gambar 3. Desain mekanik tampak depan.
Perancangan  perangkat  lunak  ini  terintegrasi  ke  dalam mikrokontroler Arduino  Due .  Perancangan software ini digunakan  untuk  melakukan  proses  pembacaan  LIDAR, pembacaan  GPS,  dan  kontrol  motor  servo,  ditunjukkan  pada Gambar  6.  Pembacaan  pada  motor  servo merujuk pada setiap timing dari  pembacaan  LIDAR.  Motor  akan  bergerak  apabila LIDAR telah membaca atau mengambil data setiap nilai sudut x  atau  yaw.  Kemudian  GPS akan menampilkan longitude dan latitude dari  lokasi  pengambilan  data.  Definisikan  tingkat kekasaran  permukaan  jalan  ditentukan  berdasarkan  nilai standar deviasi pada hasil pemindaian. (Tabel 1)
Tabel 1. Definisi tingkat kekasaran Nilai Standar Deviasi Klasifikasi ≤1 Halus 1 - 2 Sedikit Kasar
2 - 3 Kasar ≥4 Sangat Kasar

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS

## A. Pengujian Perangkat Sistem
Hasil  realisasi  perancangan  peralatan  sistem  keseluruhan ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Beberapa  pengujian  dilakukan untuk mengetahui kelayakan peralatan yang telah dibuat. Tabel 2  menunjukkan  hasil  pengujian  modul  LIDAR  pada permukaan warna hitam. Hasil pengukuran tersebut mempunyai rerata kesalahan sebesar 8,3%. Hasil yang hampir sama juga diberikan untuk permukaan dengan warna yang lain.
Pengujian  modul  GPS  dilakukan  di  area  parkir  mobil  pada ruang  terbuka.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan longitude dan latitude dari  lokasi  pemindaian.  Komunikasi antara  modul GPS dan mikrokontroler  dilakukan secara serial dengan baud rate sebesar 115200 bps. Hasil pengujian modul GPS ini ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 2. Hasil pengujian LIDAR untuk warna hitam. Jarak 30cm (cm) Jarak 50cm (cm) Jarak 100cm (cm) Jarak 150cm (cm) Jarak 200cm (cm) 35 54 106 153 214 35 54 106 153 214 35 54 106 153 214 35 54 106 153 215 35 54 107 153 215 35 55 107 153 215 35 55 107 153 215 35 55 107 153 215 35 55 107 153 215 35 55 107 153 215 Tabel 3.
Data koordinat GPS pada area parkir mobil luar ruangan.
No Latitude ( o ) Longitude ( o ) 1 -7.285209 112.796086 2 -7.285223 112.796097 3 -7.285252 112.796108 4 -7.285269 112.796115 5 -7.285180 112.796137 6 -7.285163 112.796142 7 -7.285154 112.796147

## B. Pengukuran Tingkat Kekasaran Permukaan
Pada pengujian awal dilakukan pemindaian pada permukaan lantai  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  8.  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  database  yang  kemudian dijadikan  standar  nilai  untuk  sumbu  x  dan  sumbu  y.  Hasil pengujian  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Dari  data  tersebut terlihat  bahwa  pemindaian  dengan  sudut  150  dan  140 mempunyai  nilai  rerata  standar  deviasi  yang  kecil,  yaitu  0,7 cm. Sesuai Tabel 1, permukaan ini termasuk kategori ‘Halus’. Hasil pemetaan pada permukaan ini ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 8. Pengujian pada permukaan lantai.
Tabel 4.
Hasil pengujian pada permukaan lantai. Sumbu x ( o ) Sumbu y ( o ) 150 140 130 120 110 30 133 138,4 152,3 182,9 249,7 40 134 142,2 161,4 204,9 292,8 50 133,3 141,3 160,6 204,1 290,3 60 132,8 140,6 159,4 202,2 285,3 70 132,5 140,4 158,7 200,4 282,8 80 132,2 140,2 158,2 199,2 280,2 90 132 140 158 198,3 277,5 100 132 139,9 157,6 197,9 275,8 110 131,9 139,9 157,8 197,2 274,6 120 131,7 139,7 157,9 197,1 272,1 130 131,9 139,9 157,9 197,5 270,1 140 132,3 140 158 198,3 270 150 132 140 158 198 270 Standar Deviasi 0,6 0,8 2,1 5,1 10,6
Gambar 9. Hasil pemetaan 3 dimensi untuk permukaan lantai.
Pengujian selanjutnya dilakukan pemindaian pada permukaan  jalan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  10. Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  rerata  standar deviasi sebesar 1 cm.

## Gambar 10. Pengujian pada permukaan jalan.
Pengujian  terakhir  dilakukan  pemindaian  pada  permukaan jalan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  11.  Hasil pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  rerata  standar  deviasi sebesar  1,6  cm.  Lokasi  pengujian  pada  permukaan  jalan ditunjukkan pada Gambar 12.
Gambar 11. Tampilan permukaan jalan berlubang.
Gambar 12. Lokasi pengujian pada permukaan jalan.

## V. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dirancang  dan  dibuat  sebuah sistem  pendeteksi  tingkat  kekasaran  permukaan  jalan.  Sistem
ini  dilengkapi  dengan  modul  TFmini LIDAR  untuk mendapatkan  data  jarak,  modul  GPS  UBLOX  NEO-M8N untuk  mendapatkan  lokasi  jalan,  dan  motor  servo  untuk pemindaian  pengukuran.  Metode  standar  deviasi  digunakan untuk  mengetahui  sebaran  data  hasil  pemindaian.  Semua peralatan dalam penelitian ini dikendalikan oleh mikrokontroler  Arduino  Due.  Hasil  percobaan  menunjukkan bahwa pengukuran menggunakan LIDAR tersebut mempunyai rerata  kesalahan  sebesar  8,3%.  Hasil  pengukuran  ini  tidak bergantung  pada  warna  permukaan  bidang  yang  diukur. Peralatan yang dibuat ini dapat membedakan dan menggambarkan  permukaan  jalan  yang  halus  yaitu  dengan nilai standar deviasi kurang dari 1 cm, kasar, dan berlubang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
A.  Assi,  “Light  Detection  and  Ranging,”  Syrian  Arab  Republic,
2016. [2]
M.  H.  Riaz,  S.  A.  Bukhari,  F.  Mukhtar,  T.  Kamal,  H.  Sarwar,  and M.  U.  Tahir,  “3d  mapping  using  light  detection  and  ranging,”  in 2017  International  Multi-topic  Conference  (INMIC) ,  2017,  pp.  1–
4.
[3] Z. Pusztai and L. Hajder, “Accurate Calibration of LiDAR-Camera Systems  Using  Ordinary  Boxes,”  in 2017  IEEE  International
Conference  on  Computer  Vision  Workshops  (ICCVW) ,  2017,  pp. 394–402. [4] Store.arduino.cc, “Arduino Due.” [Online]. Available: https://store.arduino.cc/usa/arduino-due. [5] A. D. S. Gaviola, M. Rivai, and H. Kusuma, “Audio Beam Steering With  Phased  Array  Method  Using  Arduino  Due  Microcontroller,” in International  Conference  on  Information  and  Communications Technology (ICOIACT) , 2018, pp. 597–600.
[6] D. A. R. Kurniawan, M. Rivai, and R. Dikairono, “Sistem navigasi pada  balon  udara  menggunakan  GPS  dan  kontrol  logika  fuzzy,” J.
Tek. ITS , vol. 5, no. 2, pp. A173–A178, Aug. 2016.
[7]
F. R. Saputra and M. Rivai, “Autonomous Surface Vehicle sebagai
Alat  Pemantau  Lingkungan  Menggunakan  Metode  Navigasi Waypoint,” J. Tek. ITS Vol. 7 , 2018. [8] A.  A.  Bin  Ariffin,  N.  H.  A.  Aziz,  and  K.  A.  Othman, “Implementation  of  GPS  for  location  tracking,”  in 2011  IEEE
Control and System Graduate Research Colloquium , 2011, pp. 77–
81.
[9]
T.  Arulogun,  G.  Adesina,  and  A.  Oluwatobi,  “Design  and Implementation  of  a  Global  Positioning  System  Based  Automatic Vehicle  Location  System,” Int.  J.  Innov.  Res.  Comput.  Commun.
Eng. , vol. 2, no. 11, pp. 6933–6939, 2014.
[10] B.  Pillai  and  K.  T.  Nair,  “Intelligent  adaptive  controller  for  DC servo  motor  position  control  in  LabVIEW,”  in International Conference on Intelligent Computing, Instrumentation and Control Technologies (ICICICT) , 2017, pp. 981–985.